协方差协方差矩阵【matlab实例】

协方差矩阵

协方差也只能处理二维问题，那维数多了自然就需要计算多个协方差，比如n维的数据集就需要计算 n!(n−2)!∗2 \frac{n!}{(n-2)!*2}个协方差，那自然而然我们会想到使用矩阵来组织这些数据。给出协方差矩阵的定义：

Cn∗n=(ci,j,ci,j=cov(Dimi,Dimj))

C_{n*n}=(c_{i,j}, c_{i,j}=cov(Dim_i, Dim_j))

这个定义还是很容易理解的，我们可以举一个三维的例子，假设数据集有三个维度，则协方差矩阵为：

必须要明确一点，协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的。以下的演示将使用Matlab，为了说明计算原理，不直接调用Matlab的cov函数：

首先，随机生成一个10*3维的整数矩阵作为样本集，10为样本的个数，3为样本的维数。

>> mySample=fix(rand(10,3)*50)mySample =40     7    3245    48     16    47    4245    24    4631    40    334     7    3713    21    3727    45    1947    39    3248    47     8

根据公式，计算协方差需要计算均值，前面特别强调了，协方差矩阵是计算不同维度之间的协方差，要时刻牢记这一点。样本矩阵的每行是一个样本，每列是一个维度，因此我们要按列计算均值。为了描述方便，我们先将三个维度的数据分别赋值：


>> dim1=mySample(:,1)dim1 =404564531413274748>> dim2=mySample(:,2)dim2 =748472440721453947>> dim3=mySample(:,3)dim3 =321424633373719328

计算dim1与dim2，dim1与dim3，dim2与dim3的协方差：

>> cov12=sum((dim1-mean(dim1)).*(dim2-mean(dim2)))/(size(mySample,1)-1)cov12 =78>> cov13=sum((dim1-mean(dim1)).*(dim3-mean(dim3)))/(size(mySample,1)-1)cov13 =-120.2444>> cov13=sum((dim1-mean(dim1)).*(dim3-mean(dim3)))/(size(mySample,1)-1)cov13 =-120.2444>> cov13=sum((dim1-mean(dim1)).*(dim3-mean(dim3)))/(size(mySample,1)-1)cov13 =-120.2444>> cov23=sum((dim2-mean(dim2)).*(dim3-mean(dim3)))/(size(mySample,1)-1)cov23 =-126.9444

协方差矩阵的对角线上的元素就是各个维度的方差，下面我们依次计算这些方差：

>> var1=std(dim1)^2var1 =301.1556>> var2=std(dim2)^2var2 =268.9444>> var3=std(dim3)^2var3 =216.0111

这样，我们就得到了计算协方差矩阵所需要的所有数据，可以调用Matlab的cov函数直接得到协方差矩阵：

>> cov(mySample)ans =301.1556   78.0000 -120.244478.0000  268.9444 -126.9444-120.2444 -126.9444  216.0111

计算的结果，和之前的数据填入矩阵后的结果完全相同。

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